近年来,我国数字经济和实体经济深度融合(以下简称数实融合)加速推进,超过60个国民经济大类已广泛开展数字化转型,体现出从设计、生产、管理等单点或局部应用走向跨产业链、供应链的全环节转型。以智能制造为主攻方向,加快工业互联网创新发展,提升制造业数字化、网络化、智能化发展水平,是我国制造业数实融合的主要特点。近期发布的“2022中国智造基石名单”在绿色制造、工业互联网、智能制造、数字化转型四个方向凝聚了一批优秀企业、方案与项目,从一个侧面体现了一年来数实融合的主要进展。为此,我们遴选了“2022中国智造基石名单”中的部分企业、方案与项目,以此展现数字技术促进制造业高质量发展的探索与成就。
浪潮云洲:为工业数字化转型作出杰出贡献
浪潮集团旗下浪潮云洲长期全方位探索、耕耘工业数字化转型,入选数字化转型杰出贡献企业。同期,浪潮云洲基于标识的设备监控运维解决方案入选工业互联网年度创新方案。国器智眸工业视觉产品体系入选工业互联网年度卓越产品。苏州太湖现代大米产业数智化赋能方案入选数字化转型年度创新方案。浪潮云洲智能炼钢解决方案入选智能制造年度创新方案。
浪潮云洲工业互联网平台连续四年入选国家级跨行业跨领域平台。公司以浪潮云洲工业互联网平台为核心,布局工业智能设备、工业通信、工业安全、工业软件、行业解决方案5大产业链,锤炼4大核心能力,包括云网边端软硬一体、工业安全全栈可信、精益+智能专业服务、产业融合平台运营,聚焦装备、电子、化工、采矿、钢铁、能源、食品、园区等关键行业。
多年来,浪潮云洲持续构建面向工业场景的新型工业基础设施,不断在四个方面持续探索:以“精益+智能”的改造解决工业企业场景中的痛难点问题;以质量设施工具化为核心实现对整个生产体系的连接和支撑;面向中小企业,以规模化技改方法推动运行效率和效益提升;以数据为核心驱动产业链供应链协同发展。同时,不断在工业园区、产业集群转型建设中推进落地,赋能产业数字化。
基于标识的设备监控运维解决方案:利用标识解析、物联网等技术,提供便捷设备接入、数据采集分析、智能分析及场景化应用等服务,实现基于标识的数据采集、软硬一体化监控协同和数字化生产自治,接入国家标识解析体系,解决远程设备维护、统一运维管理等痛点问题。例如,华玫生物应用该方案建设智慧车间,降低运维成本约15%。
国器智眸工业视觉产品体系:浪潮云洲旗下国器智眸(重庆)科技有限公司依托机器视觉核心技术,创新构建“小样本学习、轻量化模型、标准化部署”三大自主知识产权核心能力,通过“1个开放平台+4类解决方案+3大护航保障+赋能N个行业”的产品体系,服务于电缆、汽车、新能源、仪器仪表等行业,以智能终端与数据智能,赋能数字化。
苏州太湖现代大米产业数智化赋能方案:基于标识解析、区块链、物联网等工业互联网共性技术,应用浪潮云洲边缘一体机,打通农业示范园大米一二三产数据要素采集、计算、应用链条,以二产智能加工为核心,向一产、三产延伸,实现产业链数字化转型。
智能炼钢解决方案:依托浪潮云洲工业互联网平台,采集炼钢全流程数据,沉淀冶金专家知识及炉长操作经验,构建钢铁工业智能模型,通过机理模型和机器学习算法相结合,建立创新的边缘过程数字孪生体,下发经过验证的模型至生产系统,实现数据驱动下的成本和质量持续改善。该方案打造国内领先的具有“机器学习”内核的智能炼钢系统,可实现每吨钢水降本30-100元,目前已应用于九羊集团、新三洲特钢等钢企,赋能九羊集团的案例入选工信部2022年工业互联网平台创新领航应用案例。
志翔科技:专业的工业互联网“新秀”
北京志翔科技股份有限公司(以下简称志翔科技)是国家级专精特新“小巨人”企业和国家高新技术企业。公司定位于工业大数据赛道,主营业务为大数据分析与数据资产保护。因其在电力数字化转型中的突出成就,入选工业互联网杰出贡献企业,“基于数字孪生的国家电网电能计量态势感知服务平台”入选工业互联网年度优秀案例。
志翔科技大数据分析业务已形成多元大数据产品线,是国家电网智能电能表失准更换应用唯一技术供应商,覆盖国家电网27个网省,并参与各省地方法规制定。截至当前阶段,国家电网全部接入运行的低压台区智能电能表5.18亿只,成效显著。例如,国家电网累计实现8333.2万只到期电能表延期使用,节约电能表到期更换资金100多亿元,未来平均每年可节约电能表轮换资金上百亿元。
近年来,我国首批智能电能表进入更换周期。公司投入多年时间进行产品迭代与工程化应用优化,研发出先进的状态评价模型,技术门槛高,在电能计量领域的态势感知平台处于领先地位,填补了国内空白,其核心技术与超大规模工程化应用在国内外尚无可参考案例。该技术与应用促进了国家电网业务模式创新与产业链生态变革,为电网“云边协同”“末端感知”、智能运维等方面的提质增效提供技术支撑,获得国家市场监督总局与国家电网公司的认可。
入选工业互联网年度优秀案例的“基于数字孪生的国家电网电能计量态势感知服务平台”,当前阶段主要应用于智能电能表状态评价与更换,截至2022年底,完成绝大部分网省的深化应用平台的上线运行与第三代技术研发。同步推进的同源技术应用场景:厂站关口计量点在线监测、电力低压配电台区智能管理、电动汽车充电桩计量点在线监测,都已进入规模试点应用及小规模实施应用阶段;光伏能效监测正在快速推进试点验证与模型研发迭代。
电力行业一个最大的特殊性在于电能无法存储,产供销是动态平衡且同时完成的,在源、网、荷、储的各个环节都会产生大量的数据。电力行业是大数据应用的最佳场景。从智能电网到电力物联网再到新型电力系统,电力行业的信息化建设和数字化发展一直是先锋。现阶段,无论是新型电力系统建设要求还是电力行业在“双碳”中的战略地位,大数据分析能力以及核心端与末端支撑能力变得越来越重要,须要通过AI等先进数字手段来改变传统的信息化模式。电能计量态势的实时、精准感知、监测和评价等,正在成为国家电网、南方电网、其他新能源建设与运营商亟待解决的痛点、难点问题。
上海优也:推进工业降本增效助力绿色制造
上海优也信息科技有限公司(以下简称上海优也)数年来,累计为钢铁、有色、化工等多家基础工业企业落地总计超过年化60亿人民币的降本增效收益。公司入选数字化赋能绿色制造特别贡献企业,公司公辅车间精准控能系统解决方案入选工业互联网年度创新方案。
上海优也研发并推出工业数据操作系统ThingswiseiDOS、数字孪生技术等一系列自主产权核心技术,以数据、模型、应用三要素构成多层次闭环优化。通过实时运营数字化等一系列先进管理经验、核心技术且具备行业标准指导性的产品及解决方案,公司帮助钢铁、煤化工及电力等流程型制造业为代表的中国大型头部工业企业完成数字化转型及产业升级,项目成果显著,得到客户高度认可和信任。
中国的工业企业数量庞大,公辅车间占到整厂能耗的30%-60%。能源供应对于工业企业不仅仅是能耗问题,更关乎平稳生产和质量控制。上海优也公辅车间精准控能系统解决方案以ThingswiseiDOS为底座,定制化开发智能化的能源精控一体化平台,实时接收能源参数、能源负荷、能源消耗的仿真预测,建立各工序能源消耗基准值和多层级能效评价指标,动态优化供能方案,帮助企业能控管理实现精准感知、精准控制、精准分析判断以及精准预测,持续实现能源效率提升和能源成本降低。
湖北某卷烟厂将数字化转型作为企业质量变革、效率变革和动力变革的重要驱动力。该卷烟厂与上海优也联合打造精准控能系统项目于2021年立项,2022年投入商用。项目打通生产全流程各工序、多系统之间的数据壁垒,在跨工序工艺统一和规范化归集、储存和管理的基础上,建立各种特定算法模型,通过对大量的生产过程数据进行实时分析,实现企业各种应用场景的系统决策能力。同时紧密结合实际生产需求,融入精益管理理念,打造“1诊断+4平台建设+1策略”的整体项目架构,最终助力企业实现6.7%的能源节降。
系统在运行过程中利用先进的流式计算能力,实现对设备的故障诊断、能效异常预警及优化控制。吸收和沉淀人工经验,发挥大数据模型的价值,建设一套智能化的能源精准控能一体化平台,实现设备启停、生产排产、工艺质量需求、环保运行和能源管理体系的深层次的广泛协同。本项目已建设成为当地“两化融合”示范工程和行业智能制造典型示范工程,具有较高的推广价值。
天津智慧城市数字安全研究院:保驾护航数字化转型
在数字中国成为国家战略的大背景下,全国范围内都在积极推进智慧城市建设。随着城市智能化建设程度的加深,城市大脑增加了城市的数据量,公共平台模糊了网络边界,物联网模块增加了攻击入口,这些叠加起来使得攻击面不断加大,攻击产生的后果也变得越发严重,再加上专业级黑客组织登场,智慧城市面临的网络安全威胁越来越大,大量问题迫切需要创新探索。
由360集团与中新天津生态城共建天津智慧城市数字安全研究院(以下简称研究院)入选数字化转型杰出贡献企业。
作为国家智慧城市建设试点、5G全域落地应用示范区和新一代人工智能创新发展试验区核心区,中新天津生态城坚持“生态+智慧”双轮驱动发展战略,在智慧城市建设与智能科技产业实现融合发展方面发挥引领作用。在中新天津生态城的支持下,研究院充分利用其在数字安全领域的技术及经验优势和生态城所提供的丰富应用场景,推出数字孪生仿真科研平台、智能网联汽车全域数字安全能力平台等多项科研成果,助力城市安全能力演进提升,为数字化转型保驾护航。
研究院主要工作内容概括为:打造“一个智库、两个载体”,围绕“四个领域”,形成“N项成果”。一个智库:由360首席安全官杜跃进担任院长,构建由院士、知名学者和行业专家组成的数字安全领域高端智库。两个载体:引入国家发展改革委批复成立的大数据协同安全技术国家工程研究中心和科技部认定的国家新一代人工智能开放创新平台落地,设立科研合作单位。四个领域:基于中新天津生态城智慧城市应用场景,围绕网络安全、数据安全、人工智能应用安全以及安全人才能力标准四个领域开展科学研究、复制推广。N项成果:形成包括但不限于标准、软件著作权、专利、各类奖项等成果,并具备对外输出安全评估、网络安全人才认证的能力。
目前,研究院多项研究成果在智慧城市项目中得到应用,为智慧城市数字化转型作出了突出贡献。
杉数科技:自主智能决策技术“领跑者”
智能决策技术是工业互联网智能化的“大脑”,以全局优化为目标实现企业综合收益最大化。机器学习与运筹优化技术的结合,推动智能决策技术不断扩充能力边界。本次活动中,杉数数弈誖智能制造决策平台入选智能制造年度创新方案,杉数科技亚新钢铁采销智能决策平台入选工业互联网年度优秀案例。
杉数科技(北京)有限公司(以下简称杉数科技)拥有中国首款全自研大规模商业求解器COPT,以该求解器为基础的杉数数弈?智能决策技术平台面向工业4个应用场景:面向设备、面向生产、面向运营(市场/销售/生产/供应链)、面向产业链四大方面。企业通过杉数数弈?智能制造决策平台进行经营决策,具有更高的协同性、灵敏性、柔性和可靠性。
相较于海外的解决方案,杉数数弈誖智能制造决策平台从底层的运筹优化求解器COPT,到模型层、应用层都掌握全部技术知识产权、实现全国产化。并且采用了组件化的方式,可以让企业以较短的周期,较轻的投入,快速享受决策智能带来的价值。平台还可与大多数数据中台,企业资源管理系统,或是工业互联网平台进行对接。
在钢铁行业,环保压力和生产压力巨大,如何提高能耗产量,降低碳排放,合理利用碳指标成为未来关注的重点。由于钢铁行业从需求到供应环节多,供应链条长,导致供应端与需求端的沟通难度增加,信息同步及处理效率十分低效。同时,钢铁行业还存在工序协同性差、生产效率低、生产模式老化,跨工序的一体化作业计划与生产管控难以联动等挑战。
基于亚新钢铁集团山西中升钢铁有限公司(以下简称中升钢铁)生产运营状况,通过对生产流程和业务场景的深入研究分析,中升钢铁和杉数科技拟定了数字化转型路径:从基础数据入手,突破部门和系统的鸿沟,通过数据整合、算法建模和优化求解,帮助中升钢铁打造数据驱动的采销智能决策平台。该平台可以结合原燃料成本与钢材市场价格,快速计算和决策,给出满足生产要求的原料配比方案,实现成本最小化和收益最大化。
系统主要以运筹优化建模计算为主要技术进行完整的系统构建。因该问题的计算规模巨大,是一个典型的复杂决策问题,需要依赖专业的智能决策技术平台来承接需求,以及求解器来进行计算求解。该方案以数据驱动为主,将原本经验化的工作转换成量化的模型公式,并引入了人工智能算法,使得工作效率和工作效果得到了很大的提升。通过仿真数据测算得到,在优化决策下铁水、钢水、钢坯的成本均有下降。
智能决策技术在钢铁生产运营中的成功落地应用,是中升钢铁数智化转型踏出的重要一步,也彰显了智能决策对于钢铁行业智能化升级的巨大价值。杉数科技提供的智能决策解决方案覆盖钢铁生产计划、产能优化、物流运输、节能减碳、碳素流模型优化、电力分配、原燃料配比优化等多个场景,随着中升钢铁该项目的落地,将成为钢铁行业参考项目,智能决策技术也将会应用到更多的生产运营场景中,为钢铁企业数智化转型注入“激变”新活力。
火山引擎:云服务平台新锐
北京火山引擎科技有限公司(以下简称火山引擎)是字节跳动旗下的云服务平台,将字节跳动快速发展过程中积累的增长方法、技术能力和工具开放给外部企业,提供云基础、视频与内容分发、大数据、人工智能、开发与运维等服务,帮助企业在数字化升级中实现持续增长。火山引擎汽车以“智能驾驶云”“智能座舱云”“营销云”为核心,通过成熟的数智管理体系、前瞻性的AI智慧中台、丰富的车载内容生态及领先的业务增长经验,助力合作伙伴加速自动驾驶技术落地,打造互动个性的智能座舱,提升全生命周期用户体验,构建精细化用户运营和业务增长能力。
火山引擎智慧邀约解决方案针对车企一线员工跟进客户时,从销售话术有效分析、接待过程标准管控、画像标签分析、辅助运营决策等方向给予一线销售和管理者帮助,基于语音和语义对话方向的深度学习模型,快速构建基于汽车行业的专有模型。该解决方案入选数字化转型年度创新方案。
针对领克汽车在邀约跟进环节的数字化盲区、总部对经销商端线索跟进转化过程的洞察和管理缺失、政策落地效果无法进行可量化的评估等业务痛点,2021年,火山引擎与领克汽车联合打造智慧邀约项目。项目实现数字化开箱关键线索跟进转化环节,所有线索的跟进时间、触达论述、话术执行和情绪识别都可以通过赋予主机厂管理的上帝视角,可同时支持全网3000名销售顾问进行数字化邀约跟进及线索回访。项目投入应用后,填补了总部对经销商网络线索跟进流转的数字化盲区,线索触达的有效性得到质的改变和提升。
线索跟进和转化是汽车销售中亘古不变的重要环节,通过火山引擎AI成熟能力,可为行业解决环节不透明,执行不到位的问题。也可以延展到展厅接待、试乘试驾、总部客服、售后邀约等其他经典场景中。(中国工业报社工业互联网研究中心)(来源:中国工业报)
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